基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·人脸检测系统的评价标准 | 第11页 |
| ·人脸检测方法综述 | 第11-18页 |
| ·基于知识的人脸检测方法 | 第12-14页 |
| ·基于模板匹配的人脸检测方法 | 第14页 |
| ·基于统计的人脸检测方法 | 第14-18页 |
| ·论文章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 基于肤色分割的人脸检测 | 第19-40页 |
| ·肤色的聚类特性 | 第19-21页 |
| ·色彩空间 | 第21-27页 |
| ·色彩空间的介绍 | 第21-25页 |
| ·色彩空间的选取 | 第25-27页 |
| ·肤色模型 | 第27-31页 |
| ·肤色模型的介绍 | 第28-29页 |
| ·肤色模型的建立 | 第29-31页 |
| ·图像预处理 | 第31页 |
| ·肤色区域分割 | 第31-36页 |
| ·肤色似然图 | 第31-33页 |
| ·图像二值化 | 第33-34页 |
| ·滤波去噪 | 第34-36页 |
| ·候选区域的筛选 | 第36-38页 |
| ·区域的长宽比 | 第36-37页 |
| ·区域的面积 | 第37页 |
| ·区域面积占有率 | 第37-38页 |
| ·区域的重心 | 第38页 |
| ·部分实验结果 | 第38-40页 |
| 第三章 基于AdaBoost的人脸检测算法 | 第40-49页 |
| ·haar-like矩形特征 | 第40-43页 |
| ·利用积分图像计算矩形特征 | 第43-45页 |
| ·AdaBoost算法 | 第45-46页 |
| ·级联分类器 | 第46-47页 |
| ·开源软件OpenCV | 第47-49页 |
| 第四章 基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测 | 第49-58页 |
| ·肤色检测的优缺点 | 第49页 |
| ·AdaBoost算法的优缺点 | 第49页 |
| ·基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·论文小结 | 第58页 |
| ·进一步工作 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
